データの急増と俊敏で迅速な洞察の必要性から、世界中の研究チーム、研究者、組織は正しいデータへの迅速なアクセスを必要としており、それを可能にするのが 研究データ管理.
調査は、学術研究、価格調査、ブランド追跡、モニタリング、競合調査、広告テスト、長期追跡、製品・サービスのアップグレード、顧客満足度など、さまざまな理由で実施されます。 研究の過程で生まれるデータは、多様で膨大なものです。
適切なデータを適切なフォーマットでアクセスすることで、インサイトのデータ民主化、リサーチのサイロ化、トライバルナレッジの排除が可能になり、以下のような成熟したインサイトマネジメントツールを使用します。
インサイトハブ
. 最近のStatistaのレポートでは、以下のように述べられています。 市場調査業界の世界収益は、2021年には746億ドルを超えであり、その数は増加の一途をたどることが予想されます。
このような規模のデータでは、データを最短時間で最大限に活用するためのシステムの構築が不可欠であり、研究データマネジメントの出番となるのです。
研究データ管理とは？
リサーチデータ・マネジメント（RDM）とは、調査期間中のデータを精力的に整理・保管・保存する行為である。
市場調査
の処理を行います。 RDMは、計画から人、プロセス、技術、そして長期的なモニタリングとデータへのアクセスに至るまで、データのライフサイクルをカバーしています。 これは、データの処理中に継続的に進行するサイクルです。
研究データは、特に様々な形態と種類があります。
研究
定性・定量調査を含む つまり、データも複数のスケールとタイプがあり得るということです。 RDMは、これらの情報を理解しやすく、参照しやすく、推論しやすいように分類し、保存することを支援します。
研究におけるデータ管理は、データライフサイクルの基本に則り、以下に示すような研究データ管理の重要なステップを踏みます。
- 計画。この計画には、ステークホルダーの参加、プロセスの定義、ツールの選択、データ所有者の定義、データの共有方法などが含まれます。
- 作成する。研究者・研究チームがデータを作成する形態で
データ収集
プロジェクトで定義されたデータ収集技術によってデータを作成し、関連するタグとメタデスクリプションを使用して構造化された形式でデータをまとめます。 - プロセス この生データは、組織の仕組みの中でデジタルデータに変換されます。 情報をクリーニングし、スクラビングし、構造化することで、洞察のための時間を省くことができるのです。
- 分析する。RDMの重要な要素は、研究データを分析することです。
研究データの分析
収集されたデータから実用的な洞察を導き出すためのものです。 このデータは、消費可能なデータとして構造化することができます。 - 保存する。生データと分析データは、情報の質を維持するために、先のプロセスで定義されたフォーマットで保存されます。
- 共有する。役割に応じたアクセスコントロールにより、適切なステークホルダーにインサイトを配布し、ビジネスやリサーチの目標に合わせてインサイトを活用することが必要です。
- 再利用。適切なメタデータ、タグ付け、分類を行うことで、調査データを再利用して相関関係を導き出し、ROIを高め、調査研究にかかる時間を短縮することが可能です。
上記のすべてのステップは、革新的なリサーチデータ管理を支援し、マーケットリサーチとインサイトマネジメントの成功に不可欠なものです。
研究データ管理のメリット
優れた研究データ管理の実践には、複数の利点があります。 しかし、その中でも特に重要なものがあります。
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データの機密性を維持し、アカウンタビリティを向上させる
RDMの本質的な利点は、収集したデータの神聖さを保つことができ、すべてのステークホルダーに対する説明責任を高めることができることです。 情報の収集、保存、追跡、共有などの方法について絶対的な透明性があり、さらにデータ保存のコンプライアンスと規制に従うという利点もあります。 また、プロセスが明確であれば、利害関係者やデータの所有者、監視の仕方などについても曖昧さがなくなります。
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部族の知識を排除する
データは決まった方法で管理されることが期待されているので、誰もが同じプロセスに従います。 そのため、組織から人がいなくなったり、新しいメンバーが入ったりすると、部族の知識がなくなってしまうのです。 また、部門を超えたチームのステークホルダーや研究者が、過去のデータに寄り添って推論できるようにします。
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インサイトの民主化
インサイトは、適切なチームが適切なタイミングでアクセスすることで威力を発揮します。 研究データ管理では、たとえ役割に応じたアクセスであっても、より多くのメンバーがデータにアクセスできることが保証されています。 研究計画 とタイプする。 使用されたツール、到達したオーディエンス、粒度の細かいデータ、分析されたデータがより可視化され、ひいてはインサイトを民主化するのに役立つのです。
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縦断的なモニタリングと迅速なターンアラウンド研究を可能にします。
どのような種類の研究であっても、RDMによって、過去の研究との比較をしたり、過去のデータを使って仮説の検証や反証をしたりすることができます。 データへのアクセスが容易なため、過去の構造化されたデータに寄り添った縦断的な調査や短納期の調査を行うことも可能です。
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努力と研究の重複を避ける
ブランドや組織が利用する
市場調査プラットフォーム
を研究することです。 データ管理計画があれば、同一または類似の調査をやり直すことや、調査のジオロケーションボーダーや妥当性を低下させることを回避することができます。 また、ゼロから始める必要がないため、重複した作業を減らすことができます。
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リサーチの時間短縮とROIの向上
構造化されたデータとインサイトに簡単にアクセスできるため、研究プロジェクトの重複が減り、インサイトまでの時間が短縮されます。 また、過去のデータへの推論や、人口動態や地域をまたいだデータの範囲もあります。 より少ない人数で、より多くのことを行う余地があるのです。 以上のように、研究のROIを高めることで、費やした労力は少なくても、高いアウトプットが得られるので、以下のような効果が期待できます。
継続的な発見
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研究データ管理事例
上記のように、研究データ管理は、組織や研究チームが研究プロセスから最大限の成果を引き出すために不可欠な部分を形成しています。
例で説明すると、多くの国で事業を展開する小売業の大企業を考えてみましょう。 競合の上に立ち、粘着性のある顧客を作り、常に顧客と共創するために、複数の調査手法と技法が継続的に使用される。
この調査は、ブランド価値、消費者行動、価格感応度、製品アップグレード、顧客満足度などを理解するのに役立つ。 しっかりとしたRDM戦略を実施することで、ブランドは過去や既存の定性・定量調査をもとに、市場全体の価格設定、季節ごとの発売、異なるニーズにおける効果、ブランドと競合の認識などについて推論を行うことができるのです。 また、過去のデータを見て、在庫管理やマーケティング費用の予算を立てることも可能です。
うまくいけば、優れた研究データ管理戦略と適切なナレッジ・ディスカバリー・ツール
ナレッジディスカバリーツール
は、ブランドや組織に多大な効果をもたらします。
研究データ管理を最大限に活用する
QuestionProを使用することで、最も成熟した市場調査プラットフォームとツールを利用することができます。
市場調査プラットフォームとツールにアクセスできます。
最も重要なインサイトを収集し、分析することを支援します。 を活用することで
インサイトハブ
データ管理の統合ハブであるInsightsHubを活用し、研究データを整理されたリポジトリで整理、探索、検索、発見するための統合プラットフォームを利用できます。
